Рис. 4. Один этап разложения LPT
Многомасштабный метод пирамидального преобразования может быть успешно использован с целью повышения процедур обработки визуальных данных в различных научно-технических и производственных отраслях.
Литература
1. Felzenszwalb, P. Pictorial structures for object recognition / P. Felzenszwalb and D. Huttenlocher // IJCV, 61( 1).– 2005.– С. 55 – 79.
2. Ozuysal, M. Fast keypoint recognition in ten lines of code / M. Ozuysal, P. Fua, and V. Lepetit // Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR’ 07.– 2007.– С. 1 – 8.
3. Villamizar, M. Efficient 3D Object Detection using Multiple Pose-Specific Classifiers / M. Villamizar, H. Grabner, F. Moreno-Noguer, J. Andrade-Cetto, L. Van Gool, A. Sanfeliu // BMVC 2011. The 22nd British Machine Vision Conference.– 2011.– С. 20.1 – 20.10.
УДК 374
С. Ю. Вдовина
Научный руководитель: канд. пед. наук, доц. каф. педагогики и педагогического и социального образования Г. А. Петрова
ФГБОУ ВО Нижневартовский государственный университет, г. Нижневартовск
ИННОВАЦИОННЫЕ ФОРМЫ ОРГАНИЗАЦИИ МЕТОДИЧЕСКОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ В ДОПОЛНИТЕЛЬНОМ ОБРАЗОВАНИИ ШКОЛЬНИКОВ
Реализация новых образовательных стандартов на всех ступенях основного общего образования и дополнительного образования требует соответствующей методической подготовки как руководителей, так и педагогических кадров. Дополнительное образование в настоящий момент, является одной из самых развивающихся образовательных систем. Оно наиболее открыто и свободно от типового подхода( постоянно обновляются методы и формы работы с обучающимися, а также содержание дополнительного обра-
21